산업의 발달에 따라 배전계통의 자동화가 서서히 자리 매김하고 있다. 이에 따라 배전계통에서 발생하는 사고를 계통의 상태와 신뢰도를 동시에 만족시키고, 빠른 시간 내에 복구하는 문제는 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 배전계통 사고복구 문제는 많은 개폐기들의 조합에 의해 구성되어 있고, 계통의 구성상태 와 연계선로의 예비력 등 많은 제약조건들로 인하여 사고복구에 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 유전 알고리즘과 Tabu Search (TS) 기법을 이용하여 계통의 사고 후 선로손실과 신뢰도손실을 최소로하는 배전계통 사고복구 알고리즘을 제안하고자 한다. 전역 최적해 탐색 및 여러 해의 동시 탐색이 가능한 유전알고리즘과 전역적 탐색은 약하지만 빠른 시간 내의 국부적 탐색(local search)이 우수한 TS를 서로 연계한 알고리즘의 우수성을 계통의 모의실험을 통하여 증명하였다.
최근 다양한 원인으로 실시간 사이버 위협이 지속적으로 발생하고 있다. 대부분의 기업들이 내부 중요정보를 디지털화해 중앙집중식으로 저장하고 있는 특성을 가지고 있어 침해사고 발생 시 영향도가 매우 높다고 할 수 있다. 침해사고 대응 과정에서 수집 및 분석하는 모든 전자기기의 정보들은 수시로 변경이 일어날 수 있는 특성을 가지고 있다. 향후 수사 및 법정에서 관련 증거 자료의 제출이 필요하게 되는데 이때 무결성의 원칙, 절차 연속성(Chain of Custody) 원칙 등 디지털 포렌식의 기본원칙들을 지켜 증거자료의 정당성, 정확성 등을 확보해야 한다. 또한 내부 기밀자료, 개인정보가 유출되어도 모르는 경우가 있으며 디지털 포렌식 기반의 침해사고 진단도 주기적으로 진행해 침해사고의 사전 방지 또는 사고 후에 빠른 인지가 가능하도록 해야 한다. 본 논문에서는 침해사고 발생 시 수집 및 분석한 디지털 증거자료의 정당성 및 정확성 확보, 침해사고 사전 방지 및 사고 후 빠른 인지를 목표로 하는 윈도우10 환경의 디지털 포렌식 기반 침해사고 진단 및 대응 절차를 제안한다.
오늘날 우리네 일상은 과학기술로 구성되거나 매개된다. 정보처리기술, 유전공학기술 등 과학기술이 급속하게 혁신됨으로써 새로운 지식정보가 쏟아져 나오고 있다. 그러나 기술문명이 발전할수록 물질적인 풍요는 늘어날지 모르지만 정작 우리의 삶은 점전 불안하고 위태롭고 피폐해지는 상황이 전개되고 있다. 새로운 지식정보를 기반으로 현대사회가 날로 복잡해지고 있으며, 인간의 삶의 질을 위협하는 위험요소가 빠른 속도로 증가하고 있는 것이다. 비행기 사고, 건물 붕괴 및 화재, 도시가스 폭발 등 공학 시설에서의 대형사고, 교통사고와 환경오염, 지하철 안전사고, 식품 및 의약품 위해성, 핵발전소 누출과 화학공장의 폭발위험, 유전공학에 의한 생명조작 등은 끊임없이 우리의 삶을 위협하고 있다.
중앙해양안전심판원의 연간 통계에 따르면 어선의 충돌사고가 전체 충돌사고 중 과반 이상을 점유한다. 충돌사고에서 어선은 타선종보다 규모가 작고 빠른 속력으로 통항함에 따라 중대 사고의 비율도 높다. 이에 따라 충돌요인을 기반으로 한 사고 심각도간의 관계 규명이 필요하다. 본 논문에서는 도로 교통공학에서 다루고 있는 유효충돌속도의 개념을 활용하여, 어선 충돌 시 유효충돌속도를 산출하는 방법을 제시하였다. 그리고 유효충돌속도가 증가할수록 사고 선체 손상 심각도가 증가하는지를 확인하기 위해, 순서형 로지스틱 회귀분석 방법으로 중앙해양안전심판원 해양사고 재결서 5년간(2016~2020년)의 데이터 286건을 분석하였다. 분석결과, 충돌 당시 산출된 유효충돌속도가 클수록 중손과 전손사고의 확률은 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 추후 유효충돌속도를 기반으로 한 어선의 적정항행 속력이나 제한 속력의 제한 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
건설 현장의 사고는 중증외상환자가 발생하기 쉬운 특성 탓에 사망으로 이어지는 비율이 매우 높다. 중증외상환자의 사망률을 줄이기 위해서는 빠른 대처가 필요하며, 빠른 사고 대처를 위해 인공지능 기술과 카메라를 이용하여 사고를 감지하는 시스템들이 개발되었다. 그러나 기존 사고 감지 시스템들은 단일 카메라만을 사용하여, 사각지대로 인해 건설 현장의 모든 사고를 감지하기에 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 카메라를 사용하여 감지 사각지대를 최소화하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다수의 카메라의 영상에서 YOLO-pose 라이브러리로 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 장단기 메모리(Long Short Term Memory) 기반 순환신경망에 입력하여 사고를 감지하였다. 실험 결과, 우리는 제안하는 시스템이 복수의 카메라 사용으로 감지 사각지대를 최소화하면서도 높은 정확도를 가지는 것을 확인하였다.
스마트 디바이스가 대중화 되면서 각종 사건 사고에 대한 데이터가 SNS 상에 실시간으로 업데이트 된다. SNS의 이런 특성을 이용하여 이용자 개개인이 사고감지센서의 역할을 하면 빠른 사고감지가 가능하다. 하지만 기존 연구들은 단순히 키워드의 출현 빈도로 사고를 판단하는 방식과, 문법파괴 요소가 많은 트위터의 특성으로 인해 정확성에서 한계를 보인다. 본 연구에서는 사고감지의 정확도를 높이기 위해 형태소로 분석한 트윗을 벡터화하여 다층퍼셉트론신경망으로 학습시키는 모델을 구현하였다. 연구 결과 일반명사로 이루어진 40개의 단어를 사용했을 때 가장 높은 82.58%의 정확도를 얻었다.
유조선 우이산호 부두시설 접촉사고는 광양항 원유 2부두에 접근 중 과도한 속력 등 도선사의 부적절한 도선으로 좌회두를 적절하게 통제하지 못해 발생한 사고이다. 광양항 원유 2부두에 접안하고자 하는 VLCC는 부두 법선을 감안하여 약 10도 이내의 경사각으로 서서히 속력을 감속하면서 부두 전면 해상으로 접근하여 부두로부터 선폭의 약 2~3배 거리에 정선시킨 다음 예선의 도움을 받아 접안 예정 선박을 횡방향으로 5~10 cm/s 속도로 평행 이동시켜 부두에 계류시키는 것이 통상적인 접안 방법이다. 하지만, 우이산호의 부두 접근 시 속력을 살펴보면, 부두 1마일 전에서 8.4노트, 부두 0.5마일 전에서 7.1노트, 그리고 부두 0.2마일 전에서 5.2노트로 정상적인 타 선박의 속력보다 2~3배 빠른 속력으로 부두에 접근하면서 예선을 사용하였음에도 속력제어에 실패하여 부두와 접촉한 사고이다.
'13년 87건, '14년 104건의 화학사고는 인명과 환경에 막대한 피해를 가져왔다. 또한 산업계는 피해처리와 복구에 많은 비용지출을 하였고 기업이미지에 큰 영향을 받았다. 대기 중으로의 빠른 확산과 독성을 갖는 화학사고는 근로자 뿐만 아니라 주변 거주 주민 등에도 위협적인 존재이다. 이러한, 화학사고의 원인을 철저히 분석하기 위해서는 체계적인 조사절차와 신뢰성 있는 결과가 도출되어야 한다. 본 연구를 통해 사고조사를 담당하는 각 기관의 제도를 비교 분석하여 화학사고 현장조사 체계마련 시 기본 자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
국민의 생명과 재산을 보호하기 위해 아무리 강조해서 지나치지 않는 안전을 중요시 하는 우리나라는 각종 재난 사고가 많이 발생한다. 이는 안전의식이 결여되었기에 발생하는 사고들이다. 특히 안전사고와 관련해 다사다난한 일들이 많이 있는데 책임감을 비롯한 본인과 타인의 안전의식 결여로 일어난 문제들이다. 우리나라는 재난에 좀 더 현명하고 안전하게 대처하기 위해서 사전의 적극적인 예방과 사고 후의 빠른 조치, 건전한 안전의식 함양이 필요하다. 2014년 4월 16일 세월호 침몰 사고로 수백 명의 사상자를 낸 대형 참사를 계기로 국민들의 해난(해양사고) 안전에 대한 관심이 높아졌다. 위기상황 속에서 당황하지 않고 올바르고 안전한 판단으로 신속히 대피 할 수 있도록 미리 체험하는 안전체험교육시설을 통해 체계적인 대비로 인명피해를 줄이기 위한 대책이 필요하다. 본 연구는 해난(해양사고)로 인한 인명피해 위험도의 관리기법을 수립하고 재난 관리 체계 중 대비(Preparedness)에 중점을 두고 체험교육을 통해 어떤 효과가 있는지 설문조사를 실시하여 연령대별 체험자들의 반응을 토대로 가상적인 방법을 적용한 인명피해 위험도 저감효과를 분석한다. 국내 여수 해양경비안전교육원에서 올해부터 한국해양소년단연맹과 협업하여 '바다로 캠프' (해양안전 체험 프로그램)를 운영하여 위기 대응 훈련을 실시 할 계획이다. 따라서 본 연구에서는 교육원 대상자를 대상으로 설문조사를 실시하고자 한다.
차량 안전 통신은 교통사고 예방에 중요한 기술 중 하나이다. 이를 위해 교통사고가 발생하면 연쇄 추돌 사고를 예방하기 위한 안전 메시지를 전달하는 많은 프로토콜이 연구되었다. 이러한 프로토콜은 노드가 안전 메시지를 발생시키는 시점을 교통사고가 발생 했을 경우로 가정한다. 만약, 교통사고 위험을 예측하여 안전 메시지를 전달한다면 운전자는 빠른 대응 조치가 가능하다. 그래서 본 논문에서는 통신 기법을 이용한 교통사고 위험 예측 알고리즘을 제안한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘을 기존 프로토콜에 적용한 결과 약 4~5 %의 더 높은 프레임 수신율을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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